1. 什么是 Transformer
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背景：
在自然语言处理领域，早期常使用循环神经网络（RNN）及其变体（如 LSTM、GRU）来处理序列数据，如机器翻译、文本生成等任务。然而，RNN 结构存在以下问题：- 随着序列长度增加，模型难以捕捉远距离词汇之间的关联，且训练会出现梯度消失或梯度爆炸等现象。
- 训练时难以进行大规模并行计算，速度较慢。
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Transformer 的诞生：
2017 年，论文《Attention is All You Need》提出了 Transformer 模型。Transformer 彻底摒弃了循环结构，转而依赖 Attention 机制 来处理序列中的依赖关系，大幅提升了训练效率，并能更好地捕捉长距离依赖。 -
主要结构：
Transformer 的整体结构可以概括为编码器（Encoder）和解码器（Decoder）两大部分：- Encoder：由多个相同的编码器层（Encoder Layer）堆叠而成，每一层主要包含 多头自注意力（Multi-Head Self-Attention） 和 前馈网络（Feed-Forward Network）。
- Decoder：与编码器类似，也堆叠了多层的解码器层（Decoder Layer）。解码器层包含三个主要部分：掩码多头自注意力（Masked Multi-Head Self-Attention）、**与编码器交互的多头注意力（Encoder-Decoder Attention）**以及 前馈网络。
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优势：
- 能更高效地并行训练：由于不需要按时间步逐个地处理序列。
- 能更好地捕捉句子中远距离的依赖关系。
- 在 NLP 多个任务（翻译、问答、文本生成等）上有显著的效果提升。
2. 什么是 Attention
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Attention 机制的动机：
在处理一句话时，通常并不是句子中所有词对当前输出预测都同等重要。例如，“我喜欢吃苹果”这句话中，如果要预测“吃”的后面那个词，就需要更多关注“苹果”，而不必太在意“我”。Attention 机制通过加权的方式，让模型自动学习“关注”句子中最相关的部分。 -
计算过程概览：
在 Transformer 中，一个 Attention 模块通常包含以下步骤：- 将输入向量分别映射为 Query (Q)、Key (K)、Value (V)。
- 通过 Q 和 K 的点积（或其他度量）计算相似度，得到注意力分布（即每个单词对于当前 Query 的重要程度）。
- 将注意力分数与 V 相乘以加权输出，得到最终的注意力结果。
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Self-Attention（自注意力）：
在 Transformer 的 Encoder 或 Decoder 内部，每个单词都将自己当作 Query，与整句话中的所有单词（包含自己）进行 Key、Value 计算，从而捕捉全局上下文信息。- 具体来说，句子中每个位置都会输出自己的 Q、K、V，然后进行点积计算。这样，网络能够了解一个词与其他所有词（甚至包括它自己）之间的关系。
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Multi-Head Attention（多头注意力）：
自注意力 只是 Attention 机制的一个核心操作。Transformer 并不只做一次自注意力计算，而是把 Q、K、V 分成多个子空间（即多个“头”，Heads），在每个子空间分别进行注意力计算，然后再将各子空间的结果拼接起来。这样做的好处是模型可以学习到不同角度的语义关系，提升表达能力。 -
Encoder-Decoder Attention：
- 解码器在生成输出时，除了需要关注解码器本身已有的输出序列（自注意力）外，还需要关注编码器输出的上下文表示（Encoder 输出），这就是 Encoder-Decoder Attention。
- 模型在生成下一个词时，通过这个注意力模块能够“查看”输入句子的每个词与当前要生成的目标词之间的关联。
3. 重点总结
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Transformer 的核心特点：
- 不再依赖传统 RNN 或 CNN 结构，而是使用 Attention 完成序列到序列的映射。
- 通过自注意力（Self-Attention）模块能够同时关注序列中所有位置的依赖关系，让模型可以高效并行并捕捉长距离依赖。
- 模型结构由堆叠的编码器层和解码器层组成，形成高度模块化的设计。
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Attention 的核心作用：
- 通过 Q-K-V 机制计算每个词对目标词的相关性，将最重要的上下文信息赋予更高的权重。
- 多头注意力能够从不同的投影空间提取信息，提高模型对语义的捕捉能力。
总之，Transformer 是一种彻底基于 Attention 机制的神经网络结构，克服了 RNN 难以并行以及捕捉长距离依赖不足的缺点。Attention（尤其是自注意力）在其中扮演了最重要的角色，通过对不同词之间关联度的计算和加权，不仅显著提升了模型的性能，还极大加速了训练与推理过程。
接下来我会在我的这个专栏里详细解读一下Transformer的原理，以及常见的LLM是如何使用Transformer这个历史转折点一样的结构的。希望大家多多关注！
参考： jalammar
